Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi

Bu dersinin amacı, bilgisayarların verilerden öğrenerek tahmin, sınıflandırma ve karar verme gibi görevleri insan müdahalesi olmadan gerçekleştirebilmesini sağlayan algoritma ve yöntemleri öğretmektir. Bu ders kapsamında öğrenciler, denetimli ve denetimsiz öğrenme tekniklerini, model değerlendirme yöntemlerini, özellik mühendisliğini ve farklı algoritmaların nasıl çalıştığını teorik ve pratik olarak öğrenirler. Hedef, öğrencilere gerçek dünya problemlerini çözebilecek yapay zeka temelli sistemler geliştirme becerisi kazandırmaktır.

-

Lineer regresyon, k-En yakın komşu algoritması, Öznitelik oluşturma ve veri indirgeme, Rastgele orman, k-Ortalamalar algoritması, Boyut indirgeme, Pekiştirmeli öğrenme , Gradyan artırma, Sinir ağlarına giriş

Sınıfta yüz yüze ders, ödevler, projeler,Karar ağacı modeli

Yok

İngilizce

Introduction to Machine Learning with Python - Andreas C Müller, Sarah Guido

Yok

• Farklı makine öğrenmesi algoritmalarını tanır ve uygun problem türlerine göre doğru algoritmayı seçer.
• Veri ön işleme, öznitelik seçimi ve model değerlendirme süreçlerini uygulayarak etkili makine öğrenmesi modelleri geliştirir.
• Gerçek dünya problemlerine yönelik, denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleri kullanarak çözüm üretir.